Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 13-21 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Perbandingan Algoritma Untuk Analisis Sentimen Pada Twitter Transportasi Umum Commuterline
Rizka Novaneliza 1 , Fitri Handayani 2 , Reja Juniarsah Suhandar 3 , Hendro Surono 4 , Nadya Salma Azzahra 5 , Dya Nadilla 6 1,2,3,4,5,6 Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Indonesia e-mail: rizka.novaneliza@gmail.com 1 , fitrih2711@gmail.com 2 , rejajuniarsah76@gmail.com 3 , hendrosurono.hs@gmail.com 4 , 11213299@nusamandiri.ac.id 5 , dyanadila58@gmail.com 6

## Abstract
KRL  Commuter  Line  is  a  common  transportation  that  is  in  great  demand  by  the  public.  Affordable rates  are  the  reason  why  commuter  lines  are  in  high  demand.  With  so  many  users  of  this transportation  service,  the  KRL  Commuter  Line  must  continue  to  improve  services.  In  the  process, there  are  often  obstacles  that  cause  users  to  make  complaints.  Users  of  Commuter  Line  often  make complaints or give their opinions via social media twitter. In this study, sentiment analysis was carried out to Commuter Line users. Sentiment analysis is performed for the classification of tweets or tweets regarding  commuter  line  service  into  positive  and  negative  sentiments.  The  focus  of  this  study  is  to compare the Support Vector Machine (SVM), SVM-Particle Swarm Optimization, Naive Bayes and NB- Adaboost  algorithms.  The  data  used  was  1001  tweet  data  on  Twiiter  @CommuterLine.  The comparison results obtained average values for SVM: 78.15%, SVM-PSO: 79.47%, NB: 76.67% and NB- Adaboost:  78.80%.  So  that  it  can  be  seen  that  the  classification  of  algorithms  using  optimization methods can increase the average value. In this study, the SVM algorithm with the PSO optimization method is a better classification used compared to the SVM algorithm, Naive Baiyes and Naive Bayes with AdaBoost optimization.
Keywords : SVM, PSO, Naive Bayes, Adaboost, Commuter Line
Abstrak
KRL Commuter Line merupakan tansportasi umum yang sangat diminati oleh masyarakat. Tarif yang terjangkau  menjadi  alasan  kenapa  Commuter  Line  banyak  peminat.  Dengan  banyaknya  pengguna jasa transportasi ini, pihak KRL Commuter Line harus terus meningkatkan pelayanan. Dalam proses nya sering ditemukan adanya kendala yang menyebabkan pengguna melakukan keluhan. Pengguna dari Commuter Line sering melakukan keluhan atau memberikan opininya lewat media sosial twitter. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen kepada pengguna Commuter Line. Analisis sentimen dilakukan  untuk  klasifikasi  cuitan  atau  tweet  mengenai  pelayanan  Commuter  Line    ke  dalam sentimen  positif  dan  negatif.  Fokus  penelitian  ini  yaitu  membandingkan  algoritma  Support  Vector Machine  (SVM),  SVM-Particle  Swarm  Optimization,  Naive  Bayes  dan  NB-Adaboost.  Data  yang digunakan  sebanyak  1001    data  tweet  pada  Twitter  @CommuterLine.  Hasil  perbandingan  didapat nilai  rata-rata  untuk  SVM:  78.15%,  SVM-PSO:  79.47%,  NB:  76.67%  dan  NB-Adaboost:  78.80%. Sehingga  dapat  dilihat  klasifikasi  algoritma  yang  menggunakan  metode  optimasi  dapat meningkatkan  nilai  rata-rata.  Dalam  penelitian  ini  algoritma  SVM  dengan  metode  optimasi  PSO merupakan klasifikasi yang lebih baik digunakan dibandingkan dengan algoritma SVM, Naive Baiyes maupun Naive Bayes dengan optimasi AdaBoost.
Kata kunci : SVM, PSO, Naive Bayes, Adaboost, Commuter Line
1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  menuntut  kita  untuk  selalu  mengikuti kemajuan  teknologi.  Hal  ini  dapat  dilihat  dengan  meningkatnya  penggunaan telepon  seluler.  Memiliki  telepon  seluler  saat  ini  merupakan  suatu  keharusan karena  tidak  hanya  membantu  dalam  kegiatan  sehari  hari  seperti  melakukan
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 13-21 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
panggilan telepon atau bertukar pesan. Saat ini kita juga dapat mengakses berita ataupun  memberi  masukan  berupa  komentar  yang  berisi  opini  pada  suatu kebijakan  instansi.  Menuliskan  komentar  yang  berisi  opini  bisa  dilakukan  oleh masyarakat  melalui  media  sosial  seperti  Twitter  pada  akun  resmi  dari  instansi atau  perusahaan.  Hal  ini  diharapkan  dapat  menampung  segala  kendala  dan masukan  dari  masyarakat  untuk  memajukan  kebijakan  maupun  memperbaiki sarana dan prasarana pada instansi atau perusahaan terkait. Seperti PT. Kereta Api Indonesia (KAI) Commuter Jabodetabek, Commuter Line yang memiliki akun resmi media sosial twitter  dengan nama akun @CommuterLine.
KA Commuter Jabodetabek  sering  juga  disebut  KRL Commuter  Line merupakan  salah  satu  dari  banyaknya  transportasi  umum  yang  diminati masyarakat.  Dengan  menggunakan Commuter  Line diharap  dapat  mengurangi kepadatan lalu lintas perkotaan. Tarif sekali perjalanan dianggap terjangkau untuk masyarakat  Ibu  Kota  dan  sekitarnya,  sehingga  penggunakan Commuter  Line menjadi  pilihan  yang  tepat  untuk  perjalanan.  Kualitas  pelayanan  adalah  suatu usaha dalam memenuhi kebutuhan maupun keinginan pelanggan serta ketepatan penyampaian  untuk  mengimbangi  harapan  pengguna.  Karena  sebab  itu,  setiap penyedia  jasa  transportasi  diminta  untuk  mengikuti  standar  pelayanan  minimal (SPM)  yang  telah  ditetapkan[1].  Dalam  proses  meningkatkan  layanan  seperti perbaikan  stasiun  dapat  menyebabkan  ketidak  nyamanan  pada  beberapa pengguna.  Sehingga  pengguna  memberikan  opininya  terhadap  pihak  Commuter Line. Memberikan opini melalui media sosial banyak dipilih oleh pengguna dengan cara menyematkan nama akun media sosial Commuter Line. Media sosial  Twitter dianggap  sebagai  wadah  yang  efektif  untuk  menampung  komplain  ataupun masukan pengguna Commuter Line.  Cuitan-cuitan atau tweets pada Twitter dapat dipakai  untuk  mendapatkan  informasi  yang  bermanfaat  bagi  penyelenggaraan pelayanan publik menggunakan analisis sentimen [2].
Dari  cuitan  Twitter  pengguna  jasa  transportasi Commuter  Line kita  dapat melihat  sentimen  pengguna  terhadap  pelayanan  dari Commuter  Line menjadi sentimen  negatif,  positif  maupun  netral.  Oleh kerena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  opini  pengguna  mengenai kepuasan menggunakan layanan Commuter Line . Data sentimen pengguna diambil dari  Twitter.  Data  diolah  menggunakan text mining,  kemudian  dilanjut  dengan mengklasifikasikan    cuitan  ke  dalam  dua  kelas  positif  dan  negatif.  Kemudian membandingkan  metode  klasifikasi Support Vector  Machine (SVM) tanpa Particle Swarm  Optimization (PSO),  SVM  dengan  PSO,  Naive  Bayes  tanmpa  Adaboost  dan Naive Bayes dengan Adaboost.
Penelitian  sebelumnya  terkait  dengan  analisis  sentimen  Twitter  dilakukan oleh  Valentino  Kevin  Sitanayah  Que,  Ade  Iriani  dan  Hindriyanto  Dwi  Purnomo. Penelitian  ini  memanfaatkan  analisis  sentimen  Twitter  untuk  mengklasifikasikan transportasi  online  menggunakan Support  Vector  Machine dan Particle  Swarm Optimization. Sentimen  masyarakat  terhadap  transportasi online di  Indonesia adalah positif dengan hasil opini positif pada metode klasifikasi SVM sebesar 62% dan negatif 38%, sedangkan pada metode klasifikasi SVM-PSO opini positif sebesar 53% dan negatif 47%. Dengan nilai akurasi dan nilai AUC pada metode klasifikasi
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 13-21 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
SVM  sebesar  95,46%  dan  AUC  0,979,  sedangkan  pada  metode  SVM-PSO  akurasi sebesar 96,04 dan AUC sebesar 0,993 [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data tweet berbahasa Indonesia  yang  terdapat  pada  Twitter  dan  khususnya tweet yang  mengandung opini  atau  pendapat  pengguna Commuter  Line .  Berfokus  pada  perbandingan metode SVM, SVM-PSO, Naive Bayes dan Naive Bayes-Adaboost.  Tahapan-tahapan penelitian yang dilakukan sebagai berikut.

## 2.1. Pengumpulan Data
Tahapan  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan mengumupulkan  data  dari  sosial  media  Twitter.  Sebagai  alat  bantu untuk  proses pengambilan  dan  pengumpulan  data  pada  sosial  media  Twitter  yaitu  dengan menggunakan Rapidminer dengan langkah pada gambar berikut.

## Gambar 1. Proses Pengambilan Data
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  membuat  koneksi  ke  Twitter. Dilanjutkan  dengan  pengambilan  data  pada  sosial  media  Twitter  dengan  akun @CommuterLine sebanyak 1000 data. Proses Select Atribute untuk memilih bagian atribut  yang  dibutuhkan.  Tahap  selanjutnya Remove  Duplicates untuk  mengatasi data  yang  rangkap.  Data  yang  diperoleh  dari  tahapan  ini  yaitu  bagian  komentar atau  text  pada  KRL Commuter  Line Jabodetabek.  Proses  berakhir  dengan  data dieksport dengan format CVS.
Analisis  Sentimen  merupakan  proses  memahami,  mengekstrak  dan mengelola  data  tekstual  secara  otomatis  untuk  mendapatkan  informasi  sentimen yang  terdapat  dalam  suatu  kalimat.  Analisis  sentimen  digunakan  untuk  melihat pendapat  atau  kecenderungan  opini  terhadap  sebuah  masalah  atau  objek  oleh seseorang  menuju  ke  opini  positif    atau  negatif  Berry  (2010)[4].  Fokus  analisis sentimen  adalah    pengolahan  opini  yang  berisi  polaritas,  yaitu  memiliki  nilai sentimen positif, negatif atau netral [5].

## 2.2. Pengolahan Data
Data yang telah tersedia dengan bentuk CVS diubah ke dalam bentuk excel. Selanjutnya  data  diberi  label  sentimen  positif  atau  negatif,  seperti  pada  gambar berikut.
Tabel 1 . Data Label Text Label @CommuterLine halo admin, infonya dong untuk krl duri-tangerang terakhir jam berapa ya? Karna di kai akses terakhir 22.15 Positif
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 13-21 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Text Label @CommuterLine Kenapa ngaret min ga sesuai jadwal ? Negatif @CommuterLine hai min mau tanya untuk krl menuju tanah abang dari st manggarai skrg posisi sudah dimana ya.? Positif Min @CommuterLine krl acces lg error yak? Debar - sudirman dr jam 22:00 - 23:00 ada jam brp aja? Negatif @CommuterLine Min,gimna sih masa security di krl ga tegas bgt.saya lagi duduk tpi ada mbak2 yg maksa duduk di bangku yg harus nya 5 org tpi sma security nya ga di tegur padahal dia ngeliat bgt kejadian nya,eh malah security nya pindah gerbong ke dpn.di KA Negatif @CommuterLine @qafdhi Min tapi di kai akses terakhir 22.15 ya? Negatif @CommuterLine halo ka, kereta dr manggarai ke bekasi terakhir jm brp ya? Positif halo @CommuterLine kereta terakhir ke bogor dari duren kalibata jam brp ya? Positif @CommuterLine @DekAzhr_ Biasa itu broo, emang krl nya yang kagak bisa ngatur jadwal. Negatif
Selanjutnya  data  diolah  di Rapidminer dengan  tahapan  proses  seperti  pada gambar berikut.

## Gambar 2. Pengolahan Data
Data  prapemrosesan  melibatkan  operasi  prapemrosesan  yang  membantu mengubah data untuk kemudahan penggunaan sebelum melakukan tugas analisis sentimen  yang  sebenernya.  Beberapa  hal  yang  dilakukan  selama  tahap preprocessing data diterjemahkan ke dalam bentuk yang lebih informatif [6].  Pada Process  Documents bertujuan  untuk  mengolah Transform  Cases,  Tokonize,  Filter Tokens, Stem, Filter Stopwords . Berikut proses dokumen yang diolah.
Gambar 3. Proses Dokumen Data
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 13-21 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Transform Case , ialah tahap untuk mengkonversikan semua tulisan dalam data menjadi huruf kecil
b) Tokenize , merupakan tahap pemisahan kata pada setiap kalimat yang ada [7].
c) Filter  Token ,  yaitu  proses  yang  terlibat  dalam  mempersiapkan  data  untuk menghapus kata-kata yang tidak diinginkan menggunakan panjang huruf yang telah ditentukan setelah proses Tokenize [8].
d) Stemming, banyak  kata  yang  berasal  dari  kata  dasar,  sehingga  berguna  untuk menghilangkan awalan dan akhiran dari kata-kata yang hanya merupakan kata dasar. Stemming dapat  secara  signifikan  mengurangi  beban  memori  selama pelatihan dan klasifikasi.
e) Stopwords , Kata-kata seperti kata ganti, preposisi, dan konjungsi. Kata-kata yang sering  muncul  dalam  data  tetapi  tidak  menyampaikan  informasi  penting tentang konten yang bermakna atau nilai emosional dari sebuah kalimat disebut stopwords [6].

## 2.3. Modeling
Crossvalidations algoritma yg diuji pada penelitian ini yaitu SVM, SVM-PSO, Naive Bayes, NB-Adaboost. Proses pengelolaan data dilakukan pada Rapidminer , proses dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 4. Proses Crossvalidation Algoritma
Support  Vector  Machine adalah  sistem  pembelajaran  yang  menggunakan hipotesis  berupa  fungsi  dengan  fitur  berdimensi  tinggi  dan  dilatih  dengan menggunakan  algoritma  pembelajaran  berdasarkan  teori  optimasi  [9].  Kelebihan dari SVM ini adalah efektif pada ruang berdimensi tinggi,  efektif bila dimensi lebih banyak dari ukuran sampel dan efisiensi memori karena penggunaan subset dari titik pelatihan akan lebih tinggi [10].
Particle  Swarm  Optimization dapat  disingkat  PSO  adalah  metode  optimasi global  heuristik  yang  saat  ini  biasa  digunakan  sebagai  teknik  optimasi  [11]. Particle  swarm  Optimization  adalah  algoritma  untuk  mengontrol  pemilihan himpunan  bagian  yang  memberikan  akurasi  tertinggi.  PSO  digunakan  untuk mencari bagian fungsi terbesar dengan kombinasi fungsi terbaik dari dataset yang ada  (Basari,  Hussin,  Ananta,  dan  Zeniarja,  2013)  [13].  PSO  memiliki  teknik
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 13-21 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
optimasi  bobot  atribut  dari  atribut  atau  variabel  yang  digunakan,  menyeleksi atribut ( attribute selection ) dan feature selection [12].
Naive bayes banyak digunakan dalam metode klasifikasi khususnya di twitter dengan menggunakan berbagai metode seperti Unigram Naive Bayes, Multinomial Naive  Bayes  dan  Maximum  Entropy  Classification  [14].    Naive  Bayes  merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam text mining  yang  sederhana  namun sangat  akurat  dalam  mengklasifikasikan  data  [5].  Naϊve  Bayes  adalah  salah  satu algoritma klasifikasi yang paling efektif dan efisien (Zhang, Jiang & Su, 2005). Naive Bayes  memiliki  keuntungan  besar  karena  sebagian  besar  pilihannya  sangat sederhana (Korb & Nicholson, 2011) [15].
Adaboost  adalah  singkatan  dari  Adaptive  Boosting,  algoritma  machine learning  yang  dikembangkan  oleh  Yoav  Freund  dan  Robert  Schapire.  Adaboost secara teoritis dapat digunakan secara signifikan untuk mengurangi kesalahan dari beberapa  algoritma  pembelajaran  yang  secara  konsisten  meningkatkan  kinerja classifier (Saifudin & Wahini, 2015). Algoritma Adaboost dirancang khusus untuk memecahkan masalah klasifikasi dan membantu meningkatkan akurasi algoritma yang  lemah  [6].  Adaboost  merupaka  ensemble  learning  yang  biasa  digunakan untuk meningkatkan algoritma. Boosting dapat dikombinasikan dengan algoritma klasifikasi lain untuk meningkatkan kinerja klasifikasi. Tentu saja, menggabungkan beberapa model secara intuitif berguna ketika model berbeda satu sama lain [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini diberikan hasil penelitian yang dilakukan sekaligus dibahas secara  komprehensip.  Hasil  bisa  berupa  gambar,  tabel  dan  lain-lain  yang mempermudah pembaca paham dan diacu di naskah. Jika bahasan terlalu panjang dapat dibuat sub-sub judul, seperti contoh berikut.

## 3.1. Proses dan Hasi Pengolahan Data
Pada penelitian ini , data yang akan diolah pada Rapidminer merupakan data yang diperoleh dari Twitter berupa cuitan atau tweet pada bulan April 2022 yang berhubungan  dengan Commuter  Line .    Berikut  sebagian  data tweet atau  data mentah yang berhubungan dengan Commputer Line .
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 13-21 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 5. Data Mentah
Selanjutnya dilakukan pelabelan pada seluruh data untuk mengetahui jenis sentimen negatif dan positif. Berikut tabel jenis sentimen.
Tabel 2. Jenis Sentimen Ket Sentimen Negatif  Positif  Grand Total Total 450 551 1001
Tahap selanjutnya yaitu preproccesing dimana data di terjemahkan kedalam bentuk yang informatif. Berikut hasil dari preproccesing data
Gambar 6. Hasil Dari Prepocessing Data
3.2. Hasil Klasifikasi
Setelah  data  diproses  dilanjutkan  denga  klasifikasi  menggunakan  algoritma SVM, SVM dengan optimasi PSO,  Naive Bayes dan NB dengan optimasi Adaboost. Hasil dari klasifikasi dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 3. Hasil Klasifikasi Algoritma
Keterangan SVM SVM - PSO  Naive Bayes  NB - Adaboost Accuracy 76.78% 77.40% 78.22% 77.86% Precision 83.92% 77.53% 79.88% 76.48% Recall 66.41% 77.85% 75.49% 80.57% AUC 0.855 0.851 0.731 0.803 Rata-rata 78.15% 79.47% 76.67% 78.80%
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 13-21 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari data hasil Klasifikasi tersebut dapat dilihat, bahwa hasil dari algoritma tanpa metode  optimasi  memiliki  rata-rata  nilai  lebih  kecil  dibanding  dengan menggunakan  metode  optimasi.   Untuk  rata-rata  tertinggi  yaitu  79.47%    dimiliki oleh  SVM  dengan  metode  optimasi  PSO.  Dengan  nilai  Akurasi  77.40%,  Presisi 77.53%, Recall 77,85% dan AUC 0.851.

## 4.  SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  algoritma  denga  metode optimasi  meningkatkan    nilai  dari  Akurasi,  Presisi,  Recall  dan  AUC.  Rata-rata tertinggi didapat pada algoritma SVM dengan metode optimasi PSO yaitu 79.47%, berikut nilai Accuracy: 77.40%, Precision: 77.53%, Recall: 77.85% dan AUC: 0.851. Sulit untuk membandingkan pernilainya tanpa dicari rata-ratanya, ini dikarenakan tidak  semua  bagian  nya  mengalami  kenaikan  seperti  pada  SVM  dengan  akurasi: 76.78%  dan  SVM-PSO  dengan  akurasi:  77.40%  mengalami  kenaikan  0.662%, sedangkan pada nilai precision SVM yaitu 83.92% dan SVM-PSO precision bernilai 77.53%  mengalami  penurunan  6.39%.  Sehingga  dicari  nilai  rata-rata  untuk melihat metode mana yang memiliki kinerja yang baik. Untuk nilai rata-rata setiap metode  yaitu  SVM:  78.15%,  SVM-PSO:  79.47,  Naive  Bayes:  76.7%  dan  NB- Adaboost:  78.80%.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan metode optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan klasifikasi yang lebih baik digunakan dibandingkan dengan  algortima  SVM,  Naive  Bayes  maupun  Naive  Bayes  dengan  optimasi Adaboost.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Jhon,  P.  Sitorus,  F.  Fassa,  and  F.  Nurhidayah,  “Analisis  Kesediaan  Membayar Kereta Commuter Line Cikarang,” Pros. Semnastek 2018 , pp. 1–11, 2018.
[2] M.  Saraswati  and  D.  Riminarsih,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  Krl Commuterline Berdasarkan Data Twitter Menggunakan Algortima Bernoulli Naive Bayes,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 25, no. 3, pp. 225–238, 2020.
[3] V.  K. S.  Que,  A.  Iriani,  and  H.  D.  Purnomo, “Analisis Sentimen  Transportasi  Online Menggunakan  Support  Vector  Machine  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 162–170, 2020.
[4] F. Rahutomo, P. Y. Saputra, and M. A. Fidyawan, “Implementasi Twitter Sentiment Analysis  Untuk  Review  Film  Mengguna  Algoritma  Support  Vector  Machine,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 2, p. 93, 2018.
[5] L. Ardiani, H. Sujaini, and T. Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020.
[6] Andreyestha and A. Subekti, “Analisis Sentiment pada Ulasan Film Dengan Optimasi Ensemble  Learning,” J.  Inform.  Univ.  Bina  Sarana  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  15–23,
2020.
[7] N.  Tri  Romadloni,  I.  Santoso,  and  S.  Budilaksono,  “Perbandingan  Metode  Naive Bayes,  KNN,  dan  Decision  Tree  Terhadap  Analisis  Sentimen  Transportasi  KRL Commuter Line,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[8] C. Cahyaningtyas, Y. Nataliani, and I. R. Widiasari, “Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi  Shopee  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Berbasis  SMOTE,” Aiti  J.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 13-21 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Teknol. Inf. , vol. 18, no. 2, pp. 173–184, 2021.
[9] A.  Rahman  Isnain,  A. Indra  Sakti, D.  Alita,  and  N. Satya  Marga,  “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” Jdmsi , vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021.
[10]  M. R. Adrian, M. Putra, M. H. Rafialdy, and N. A. Rakhmawati, “Perbandingan Metode Klasifikasi Random Forest dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB,” J. Inform. Upgris , vol. 7, no. 1, pp. 36–40, 2021.
[11]  N.  Hafidz and  D.  Yanti  Liliana,  “Klasifikasi Sentimen  pada Twitter Terhadap  WHO Terkait  Covid-19  Menggunakan  SVM,  N-Gram,  PSO,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 213–219, 2021.
[12]  P.  Arsi,  R.  Wahyudi,  and  R.  Waluyo,  “Optimasi  SVM  Berbasis  PSO  pada  Analisis Sentimen Wacana Pindah Ibu Kota Indonesia,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 231–237, 2021.
[13]  R.  Y.  Hayuningtyas  and  R.  Sari,  “Analisis Sentimen  Opini  Publik  Bahasa  Indonesia Terhadap Wisata Tmii Menggunakan Naïve Bayes Dan Pso,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 37–42, 2019.
[14]  Samsir,  Ambiyar,  U.  Verawardina,  F.  Edi,  and  R.  Watrianthos,  “Analisis  Sentimen Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID-19  Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 157–163, 2021.
[15]  S. Mulyati, Y. Yulianti, and A. Saifudin, “Penerapan Resampling dan Adaboost untuk Penanganan Masalah Ketidakseimbangan Kelas Berbasis Naϊve Bayes pada Prediksi Churn Pelanggan,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 4, p. 190, 2017.
[16]  L. Qadrini, A. Seppewali, and A. Aina, “Decision Treedan Adaboost Pada Klasifikasi Penerima  Program  Bantuan  Sosial,” J.  Inov.  Penelit. ,  vol.  2,  no.  7,  pp.  1959–1965, 2021.